20、深度学习在作物病虫害识别与疾病分类中的应用

深度学习在作物病虫害识别与疾病分类中的应用

1. 研究贡献概述

在农业领域，准确识别和分类作物疾病对于提高作物产量和质量至关重要。传统的手动疾病识别方法面临诸多挑战，如需要大量资金、劳动力和专业知识等。而近年来，深度学习（DL）和机器学习（ML）技术为解决这些问题提供了新的途径。

研究主要有以下贡献：
- 发现了多种作物（如番茄、土豆、水稻、苹果等水果和蔬菜）的感染和疾病，并讨论了其症状，以便进行分类。
- 探讨了自动检测所涉及的程序，以及多种策略和算法。
- 描述了几种植物（如番茄、土豆、苹果、水稻等）可能出现的各种疾病类型，以及用于识别和分类这些疾病的症状。
- 介绍了机器学习和深度学习中用于自动分类和检测植物疾病的通用阶段，包括图像采集、图像分割、图像提取和疾病分类。

2. 植物疾病的分类

植物疾病主要分为两类：生物性疾病和非生物性疾病。
- 生物性疾病 ：由真菌、病毒和细菌等活生物体引起。
- 非生物性疾病 ：由过高的温度、恶劣的天气、过多的降水、维生素不足、温室气体和土壤pH值不佳等因素引起。

3. 植物疾病检测步骤

自动识别植物疾病的方法可以降低密切和持续观察作物是否可能感染的劳动力成本。利用机器学习技术，研究人员可以检测作物和植物中的疾病。计算机视觉涉及一系列通用步骤：
1. 图像采集 ：使用散布在农田中的各种物联网传感设备获取和收集植物的图像。
2. 图像预处理 ：对采